Comercio exterior y cooperación en materia ambiental en México
Bibliographic record
Abstract
La inclusión del tema ambiental, en los acuerdos comerciales representa un desafío para los países, principalmente para los que se encuentran en vías de desarrollo. Dado que, en la medida en que estos, asumen compromisos, muchas veces su incumplimiento puede generar serias consecuencias monetarias y comerciales (Vaughan y Block 2002). Uno de los principales obstáculos para el cumplimiento de dichos acuerdos se relaciona con factores estructurales, legales y culturales; que tienden a obstaculizar la implementación de acciones de gestión ambiental, que garanticen la consecución de compromisos ambientales entre diferentes países. En este capítulo se dan a conocer los esfuerzos más importantes que en materia ambiental; ha realizado México, específicamente se estudia: el acuerdo en materia de cooperación ambiental firmado con Estados Unidos y Canadá, a partir del TRATADO DE LIBRE COMERCIO DE AMÉRICA DEL NORTE (TLCAN). También, se hará referencia la estructura y funcionamiento de la COMISIÓN, EL CONSEJO Y EL FONDO DE COOPERACIÓN AMBIENTAL (CCA), al ACUERDO PARA EL FORTALECIMIENTO DE LA ASOCIACIÓN ECONÓMICA ENTRE MÉXICO Y JAPÓN (AAE) y finalmente se analizaran los compromisos establecidos en esta materia, con la COMUNIDAD EUROPEA (CE).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".